Это хороший пакет, и спасибо, что написали об этом (и написали). Кажется, что это такая функциональность, которая должна быть встроена в факторы R - приятно видеть пакет, который обеспечивает такое сопоставление пары имя-значение со встроенными проверками эквивалентности.
ся, что есть разница между уровнями и метками фактора в R. До сих пор я всегда думал, что уровни были «реальным» именем уровней фактора, а метки были именами, используемыми для вывода (таких как таблицы и графики). , Очевидно, что это не так, как показывает следующий пример:
df <- data.frame(v=c(1,2,3),f=c('a','b','c'))
str(df)
'data.frame': 3 obs. of 2 variables:
$ v: num 1 2 3
$ f: Factor w/ 3 levels "a","b","c": 1 2 3
df$f <- factor(df$f, levels=c('a','b','c'),
labels=c('Treatment A: XYZ','Treatment B: YZX','Treatment C: ZYX'))
levels(df$f)
[1] "Treatment A: XYZ" "Treatment B: YZX" "Treatment C: ZYX"
Я думал, что уровни («a», «b», «c») могут каким-то образом все еще быть доступны при написании сценариев, но это не работает:
> df$f=='a'
[1] FALSE FALSE FALSE
Но это делает:
> df$f=='Treatment A: XYZ'
[1] TRUE FALSE FALSE
Итак, мой вопрос состоит из двух частей:
В чем разница между уровнями и метками?
Можно ли иметь разные имена для уровней факторов для сценариев и вывода?
Предпосылки: для более длинных сценариев сценарии с короткими факторными уровнями кажутся намного проще. Однако для отчетов и графиков этот краткий уровень факторов может быть недостаточным и должен быть заменен на точные названия.